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训练过程中经过多个pass之后会出现float point exception错误。

#46 (closed) #53 有提到可以通过更换模型，降低batcisize、降低学习速率或者优化算法可以解决这个问题。

经过实验发现降低batcisize（128变为50）、降低学习速率（adam由1e-3变为1e-4）并没有解决这个问题。 更换优化算法（由adam变为MomentumOptimizer(0.9)）也还是会出现同样问题。

不知有没有什么别的办法可以解决这个float point exception问题

（注：训练样本大约50w条数据做序列分类，label大约8w个，90%数据序列长度小于10，集群版本paddle，训练了大约80个pass）